前言

我们知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。

小案例（抵御洪水）：

从古至今，长江和黄河流域水患不断，远古时期，大禹曾拓宽河道，清除淤沙让流水更加顺畅；都江堰作为史上最成功的的治水案例之一，用引流将岷江之水分流到多个支流中，以分担水流压力；三门峡和葛洲坝通过建造水库将水引入水库先存储起来，然后再想办法把水库中的水缓缓地排出去，以此提高下游的抗洪能力。

而我们在应对高并发大流量时也会采用类似"抵御洪水”的方案，归纳起来共有3种方法：

1. Scale-out (横向扩展)：分而治之是一种常见的高并发系统设计方法，采用分布式部署的方式把流量分流开，让每个服务器都承担一部分并发和流量。
2. 缓存：使用缓存来提高系统的性能，就好比用"拓宽河道"的方式抵抗高并发大流量的冲击。
3. 异步：在某些场景下，未处理完成之前，我们可以让请求先返回，在数据准备好之后再通知请求方，这样可以在单位时间内处理更多的请求。

作为一名程序员，不能连高并发都不会，无论是在面试还是工作中，都是不可避免的一部分，准备好笔记本，详细介绍高并发：

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亿级高并发系统设计（分为七篇）

01 基础篇

高并发系统：它的通用设计方法是什么

架构分层：我们为什么一定要这么做?

系统设计目标(一) ：如何提升系统性能?

系统设计目标(二)：系统怎样做到高可用?

系统设计目标(三) ：如何让系统易于扩展?

面试现场第一期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗?

02 数据库篇

池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?

数据库优化方案(一)：查询请求增加时，如何做主从分离?

数据库优化方案(二)：写入数据量增加时，如何实现分库分表?

发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性?

NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补?

03 缓存篇

缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速?

缓存的使用姿势(一) ：如何选择缓存的读写策略?

缓存的使用姿势(二) ：缓存如何做到高可用?

缓存的使用姿势(三)： 缓存穿透了怎么办?

CDN：静态资源如何加速?

04 消息队列篇

消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?

消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次?

消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟?

面试现场第二二期：当问到项目经理时，面试官究竟想要了解什么?

05 分布式服务篇

系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?

微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造?

RPC框架：10万QPS 下如何实现毫秒级的服务调用?

注册中心：分布式系统如何寻址?

分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?

负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力?

API网关：系统的i门面要如何做呢?

多机房部署：跨地域的分布式系统如何做?

Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?

06 维护篇

给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做?

应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控?

压力测试：怎样设计全链路压力测试平台?

配置管理：成千上万的配置项要如何管理?

降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响?

流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量?

面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢?

07 实战篇

计数系统设计(一) ：面对海量数据的计数器要如何做?

计数系统设计(二)：50万QPS下如何设计未读数系统?

信息流设计(一)：通用信息流系统的推模式要如何做?

信息流设计(二)：通用信息流系统的拉模式要如何做?

写在最后

俗话说的好：活到老，学到老。可能在学生时代的时候很叛逆，但是现在步入社会，开始工作后，就会遇到很多问题。作为一名程序员，学习是不能停止的，学习是为了改变思维方式，更好的提升效率。

如果现在你，正在学习Java的路上，那么我相信这份“高并发秘籍”对你的学习一定有所帮助，至于帮助多少，看你个人的领悟能力了。不过，我相信，只要肯付出，那么就一定有回报。

这份“高并发”我可以分享给每一个热爱Java的朋友，只需你：转发+关注我，扫码即可领取！